第三部分 基于結構方程建模視角小微企業(yè)融資行為影響因素分析

1、第三部分 基于結構方程建模視角小微企業(yè)融資行為影響因素分析一.研究假說與模型建立結構方程模型（Structural Equation Model，SEM）是近幾年應用統(tǒng)計領域中發(fā)展最為迅速的一個分支，是從微觀個體出發(fā)研究宏觀規(guī)律的一種統(tǒng)計方法。結構方程建模是將一些無法直接觀測而又欲研究探討的問題作為潛變量，通過一些可以直接觀測的變量（指標）反應這些潛變量，從而建立潛變量之間的結構關系。它通常包含了方差分析、因子分析、路徑分析及回歸分析，能夠過濾誤差及個體差異，并通過運用極大似然估計和廣義最小二乘法等方法，以充分揭示觀測變量和潛在變量間盡可能精確的關系。結構方程模型在國外的社會、經濟、管理等學科

2、研究領域已成為一種十分流行和重要的方法，在國內這種方法也逐漸受到學者們的青睞。結構方程模型分為測量模型和結構模型：=B+ （1）Y=y+ （2）X=x+ （3）其中，方程（1）和（2）稱為測量模型，也稱為驗證性因子分析模型，描述潛變量與可測變量之間的關系；方程（3）稱為結構模型，也稱為潛變量因果關系模型，描述潛變量之間的線性關系。建立在以上結構方程的基本原理的基礎上，本文構建了西安市小微企業(yè)融資行為評價的模型。在查閱大量相關文獻的基礎上，我們發(fā)現小微企業(yè)影響因素中，內外因共同成為小微企業(yè)發(fā)展的抑制因素，將15個觀測變量嚴格分類，企業(yè)財務狀況，中小企業(yè)融資行為，政府政策和銀行制度四類潛在變量；其

3、中小微企業(yè)融資行為是因變量Y而其他三者為自變量X，影響小微企業(yè)融資行為指標體系企業(yè)財務狀況企業(yè)投資規(guī)模X1企業(yè)銷售能力X2企業(yè)資本結構X3中小企業(yè)融資行為銀行服務水平Y1利率水平Y2企業(yè)融資期限Y3企業(yè)存續(xù)年限Y4融資渠道Y5擔保方式Y6政府政策資本市場開放程度 X4國家宏觀調控影響度X5國家對融資支持力度X6國家政策扶持力度X7銀行制度銀行貸款審批程序X8銀行交易成本X9根據相關理論及表1 所列出的指標體系，建立影響我國中小企業(yè)融資行為的結構方程概念模型如圖1 所示，并配置數據文件。圖1 中小企業(yè)融資行為影響因素概念模型123123123負荷量潛在變量觀察變量誤差111 y1111y1122

4、1y133結構模式測量模式3.1 本文變量的設置表1 指標的設置變量符號變量名取值情況X1企業(yè)投資規(guī)模X1=1 100萬及以下；X1=2 100200萬X1=3 200100萬；X1=4 10002000萬X1=5 2000萬及以上X2企業(yè)銷售能力X1=1 100萬及以下；X1=2 100200萬X1=3 200100萬；X1=4 10002000萬X1=5 2000萬及以上X3企業(yè)資本結構X3=1 主權資本； X3=2 長期債務； X3=3短期債務X4銀行服務水平X4=1極差；X4=2較差；X4=3一般；X4=4 較好； X4=5很好X5利率水平X5=1 極低； X5=2 較低； X5=3

5、一般X5=4較高； X5=5 極高 X6企業(yè)融資期限X7=1很短； X7=2短期； X7=3中期X7=4較長； X7=5長期X7企業(yè)存續(xù)年限X7=1很短； X7=2短期； X7=3中期X7=4較長； X7=5長期X8融資渠道X8=1 其他； X8=2親戚朋友；X8=3銀行及信用社X8=4民間融資； X8=5內源融資X9擔保方式X9=0 無； X9=1 較少； X9=2一般； X9=3較多； X9=4 很多Y1資本市場開放程度 Y1=0封閉； Y1=1較封閉； Y1=2較開放Y2國家宏觀調控影響度Y2=0沒有影響；Y2=1影響很??；Y2=2較小影響；Y2=3 較大影響Y2=4很大影響Y3國家對融

6、資支持力度Y3=0沒有；Y3=1很?。籝3=2較?。籝3=3 較大； Y3=4很大Y4國家政策扶持力度Y4=0沒有；Y4=1很小；Y4=2較?。籝4=3 較大； Y4=4很大Y5銀行貸款審批程序X5=1很容易； X5=2較容易； X5=3一般X5=4較難； X5=5很難Y6銀行交易成本Y6=0沒有；Y6=1很?。籝6=2較??；Y6=3 較高； Y6=4很高表2 潛變量的設置變量符號變量名變量包括的指標外生潛變量1中小企業(yè)融資行為Y1、Y2、Y3、Y4、Y5、Y62銀行制度X6、X7、X83政府政策 X4、X5、X6、X7、X8內生潛變量1企業(yè)財務狀況 X1、X2、X3二 指標選取與數據來源針對

7、影響中小企業(yè)融資行為的各項指標，筆者采取了問卷調查的形式，本次發(fā)放調查問卷的對象主要是中小企業(yè)的高級管理人員及財務主管。問卷的發(fā)放和收回方式主要是采取兩種方式進行：一是作者直接將紙質版調查問卷發(fā)給中小企業(yè)相關人員，直接填寫，現場收回；二是作者將電子版調查問卷通過互聯網發(fā)送至中小企業(yè)相關人員并回收。問卷涵蓋 等地，共發(fā)放問卷200 份，收回問卷152份，其中140份為有效問卷。三數據分析（一）調查問卷的設計本研究采用分群隨機抽樣的方法，首先將調查總體按行業(yè)劃分為若干群體，然后在其中隨機抽取樣本進行調查，得到用來估計整體的樣本群體。西安市各區(qū)小微企業(yè)數量分布不均、發(fā)展不平衡、發(fā)展速度不一致，小微企

8、業(yè)質量也存在較大差異。綜合考慮西安市小微企業(yè)的實際情況，在小微企業(yè)比較多、比較具有代表性的區(qū)抽取樣本的比重相對大一些，因此，在獲取樣本時本研究采用了配額的方法。具體而言，根據西安市省統(tǒng)計局相關調查中所采用的配額比重設計此次抽樣的配額，選取西安市100多家 家小微企業(yè)作為樣本，根據總體的結構特征來確定樣本的分配額度或分配比例，以取得一個與總體結構特征大體相似的樣本結構。這種配額抽樣方法的目的是使樣本對總體具有更好的代表性。問卷調查采取兩種方式：一是自己走訪，二是通過對相關政府機構的配合調研。通過3 個月的調研，本研究共發(fā)放問卷200 份，回收問卷152份。經過對問卷的處理，最終用于鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)成長條

9、件與績效關系研究的有效問卷共140 份（樣本的有關情況見表1 和表2）。表1 樣本數據的描述性統(tǒng)計（被訪者企業(yè)）統(tǒng)計類別 范圍頻數有效百分比企業(yè)類別工業(yè)住宿餐飲 信息科技 批發(fā)零售 交通運輸農,林,牧,漁業(yè) 文體,娛樂 商業(yè)服務其他 302118231171415322%14%13%16%8%5%10%11%2%企業(yè)年銷售額單位：元100萬及以下100200萬200100萬10002000萬2000萬及以上482527221834%18%19%16%13%企業(yè)總資產100萬及以下100200萬200100萬10002000萬2000萬及以上553621181039.3%25.7%19.3%12

10、.6%7.1%企業(yè)的發(fā)展階段投入成長穩(wěn)定衰退 16 49 63 1211.4%39%45%8.6%調查問卷測量變量的描述性統(tǒng)計研究中選取的李克特量表是現代調查研究中普遍采用的一種測量量表，它的基本形式是給出一組陳述，這些陳述都與某人對某個單獨事物的態(tài)度有關。積極性陳述表明對所研究的對象持肯定或積極的態(tài)度，如果答案選擇是“完全同意”、“同意”、“不一定”、“不同意”、“完全不同意”，對每種回答都要賦予一個數值。對肯定式陳述，選擇“完全同意”的賦值為5，“同意”的賦值為4，其他依此類推。對測量變量的描述性統(tǒng)計見表3。小微企業(yè)調查問卷測量變量的統(tǒng)計性描述因子編號測量變量均值標準差企業(yè)財務狀況X1X2

11、X3企業(yè)投資規(guī)模更大企業(yè)銷售收入增長更快企業(yè)資本結構更加合理4.134.284.20.8341.0250.997企業(yè)融資行為Y1Y2Y3Y4Y5Y6銀行服務水平利率水平企業(yè)融資期限長短企業(yè)存續(xù)年限越長多樣化的融資渠道多元化的擔保方式3.974.314.214.354.344.370.9271.140.9351.0051.0421.135政府政策X4X5X6X7資本市場開放程度 國家宏觀調控影響度國家對融資支持力度國家政策扶持力度4.44.124.224.231.0910.8071.0130.945銀行制度X8X9銀行貸款審批程序銀行交易成本4.454.391.1471.029（三）問卷數據的信

12、度和效度檢驗本文對調研數據進行信度和效度檢驗。信度檢驗采用克朗巴哈系數作為檢驗標準，用來觀察問卷各項目的內部一致性。經計算，調查問卷數據的克朗巴哈系數為0.916，由于信度系數大于0.8，因此，總體上該評價體系的內在信度是比較理想的。問卷調查中各個測量變量的共同度都在0.7 以上，大于0.5，都達到了標準。因此，本文問卷的測量變量具有較好的效度，表明問卷測量變量的設計比較理想。四、實證分析（一）因子分析因子分析是從眾多的原始變量中構造出少數幾個具有代表意義的公共因素量，這里面有一個先決條件，即原始變量之間要具有比較強的相關性。如果原始變量之間不存在較強的相關關系，那么，就無法從中綜合出能反映某

13、些變量共同特性的少數公共因素來。因此，在進行因子分析時，首先需要對原始變量做相關分析。主要的統(tǒng)計檢驗方法有KMO 檢驗。KMO 檢驗的統(tǒng)計量（即KMO 值）用于比較變量間的簡單相關系數和偏相關系數，其取值范圍在01 之間。KMO 值越接近于1，則所有變量之間的簡單相關系數平方和遠大于偏相關系數平方和，因此越適合于做因子分析。本文數據檢驗的KMO 值是0.895，根據統(tǒng)計學給出的標準，大于0.8，說明抽樣的適當性很好，可以對小微企業(yè)企業(yè)融資的影響因素進行因子分析。本研究所使用問卷的測量變量的公共因素已經確定，分別是企業(yè)財務狀況，中小企業(yè)融資行為，政府政策和銀行制度四類潛在變量。采用限定抽取公共因

14、素法進行因子分析時，輸入的因素數量為4，通過這4 個因素來分析問卷測量變量的效度。這4個因子累計貢獻率達到79.785%，說明這4個因子對原有的15 個測量變量具有79.785%的解釋能力（見表4，各因子按照貢獻率由高到低排列，各因子中的各測量變量按照載荷由大到小排列）。表4 正交旋轉后因子載荷對企業(yè)績效進行因子分析，通過計算，企業(yè)績效的KMO 值是0.824，根據統(tǒng)計學給出的標準，大于0.8說明抽樣的適當性比較好，可以進行因子分析。對企業(yè)績效進行因子分析，采用限定抽取公共因素法進行因子分析時，輸入的因素數量為1。因子累計貢獻率達到100%，對企業(yè)績效具有100%的解釋能力（見表5）。表5 企

15、業(yè)績效正交旋轉后因子載荷（二）結構方程模型分析結構方程建模法是一種綜合運用多元回歸、路徑分析和確認型因子分析方法而形成的一種統(tǒng)計數據分析工具，它可以解釋一個或多個自變量與一個或多個因變量之間的關系。特別是在采用問卷法收集數據的情況下，結構方程建模法是針對一般多元回歸分析難以處理多重共線性問題和一些無法直接觀測的變量等弱點而研發(fā)出來并已經得到較為廣泛應用的數據分析方法。從變量可測性的角度可以把變量分為顯變量和潛變量。結構方程模型包含兩部分內容：測量模型和結構模型。測量模型描述顯變量和潛變量之間的關聯關系，表明一個潛變量是由哪些顯變量來度量的，單純的測量模型就是確認型因子模型。結構模型描述潛變量之

16、間的關聯關系，所處理的都是潛變量，不可直接測量，所以，需要有變量設計的過程，即從概念性變量轉換到操作性變量。例如，本文中的因子“企業(yè)創(chuàng)新”就是潛變量，對它的評價并不能夠直接通過問卷調查獲取，而企業(yè)在研發(fā)經費的投入上與同行業(yè)競爭者相比占優(yōu)勢、企業(yè)在創(chuàng)新的新穎程度上與同行業(yè)競爭者相比占優(yōu)勢等測量變量就是顯變量，對它們的評價可以直接通過對問卷中問題的打分獲取。為了確保鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)績效的影響因素的穩(wěn)定性和可靠性，本研究對通過正式調研得到的432 組數據采用驗證性結構方程加以驗證，進一步檢驗問卷的測量變量的結構效度。運用AMOS6.0 軟件分別對鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)績效的影響因素所涉及的6 個因子進行驗證性因素分析，可以確定理論模型對實際數據的擬合程度，從而檢驗理論模型的正確性。在評價模型的適當性時，主要對擬合優(yōu)度（CMIN/DF）